bulk RNA-Seq是最普遍的转录组测序方法,所谓bulk就是我们测的是所有细胞的总RNA(mRNA)取平均值代表每个基因的表达量。 我们从公司得到的原始的下机数据是fastq格式的文件如图 FASTQ Format (Illumina example) 我们拿到原始数据之后首先做数据的质控过滤,常用的软件包括fastp、fastqc。、 首先使用fastqc得到网页版的质量...
bulk RNA-seq | 下游分析 | 差异分析 DESeq2-补1-统计结果缺失值 一方面,大家不是计算机,确实很难记住所有基因的功能,另一方面生物功能的执行往往涉及多个基因或蛋白的相互作用,直接注释会发现大量功能交叠现象,导致分析结果冗余,不利于进一步的精细分析。这时最常听到的语句就是——你去做一下富集(enrichment)分析。
scRNA-seq和BulkRNA-seq是转录组学的两个重要分支，所以它们的联合分析是以验证性为主。将二者联合分析作为验证，基于表达模式相关性，利用 Bulk RNA-Seq 数据进行评估，明确单细胞测序分析结果的准确性，或者两种测序结果也可以相互印证。接下来一起看看Bulk RNA-seq& scRNA-seq有哪些？在文章中是如何应用的？No.1...
Bulk RNA-seq和单细胞测序都是基于高通量测序技术的RNA分析方法,但其原理有所不同。 Bulk RNA-seq技术原理: 1. 提取RNA:从样品中提取总RNA,包括mRNA、rRNA、tRNA等。 2. RNA库构建:将提取的RNA进行反转录,并通过PCR扩增,构建成RNA-seq文库。 3.测序:将文库通过高通量测序技术测序,得到大量的RNA序列数据。
该研究整合了Bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq数据,系统探索了UTI在脓毒症中的潜在机制。结果显示,UTI通过是调节中性粒细胞活性来介导免疫调节作用。UTI对改善器官功能障碍的严重程度起着有益的作用。进一步的分析发现,与中性粒细胞具有形...
scRNA-seq和bulk RNA-seq 揭示与浆液性卵巢癌中较差总生存率相关的配受体。 研究背景: 浆液性卵巢癌是妇科肿瘤中死亡的主要原因,本研究全面揭示了肿瘤微环境中癌症相关的成纤维细胞(CAFs)和癌细胞之间的串扰,确定介导细胞通讯和干扰通路的关键配受体。
(2)利用普通转录组深入研究,scRNA-seq绘制图谱,bulk RNA-seq针对特定细胞类型研究,以细胞类型作为入手点,然后深入解析细胞的表达特征,这个思路适合对于细胞调控机制的深入解析,同时最好是应用于模式生物中。假设单细胞转录组的图谱对巨噬细胞的深入解析,确定了FOLR2+巨噬细胞亚型作为主要效应细胞,后续就可以通过流式分...
对illumina数据进行处理,利用 RNA-Seq 发现新的 RNA 变体和剪接位点,或量化 mRNA 以进行基因表达分析等。对两组或多组样本的转录组数据,通过差异表达分析和对所发现的差异表达基因集合进行功能富集分析以推断生物学功能。 数据准备: 数据下载: Humangenome(GRCh38/hg3):Index of /goldenPath/hg38/chromosomes (ucs...
这篇文章将深入探讨bulk RNA-Seq数据清洗的重要步骤。作为最常用且适合生物信息学入门的技术，bulk RNA-Seq通过收集所有细胞的总RNA（mRNA）并取平均值，为我们提供了每个基因表达量的概览。从实验室获取的原始数据通常是fastq格式，这是数据处理的起点。首先进行质量控制和过滤，常用工具如fastp和fastqc。
转录组测序（bulk RNA-Seq）的详细分析流程转录组测序分析分为两个主要阶段：上游数据处理和下游数据分析，它们各自包含一系列步骤以揭示基因表达的深度洞察。上游数据处理首先，进行质量控制，通过fastqc和multiqc评估数据的准确性和可靠性，关注序列长度分布和测序错误率等指标。接着，使用trim-galore预处理...